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모바일 상황정보와 온라인 친구네트워크정보 기반 텐서 분해를 통한 오프라인 친구 추천 기법

  • 기술번호 : KST2019024095
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 모바일 상황정보와 온라인 친구네트워크정보 기반 텐서 분해를 통한 오프라인 친구 추천 방법 및 시스템이 제시된다. 소셜 네트워크 서비스 방법은 프리프로세서를 통해 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 복수의 사용자들의 오프라인 상황정보와 추천된 친구들에 대한 평가 결과정보를 수신하여 파싱 과정을 거쳐 데이터베이스에 저장하는 단계, 상기 복수의 사용자들의 친구관계정보를 수집하고 정형화하여 데이터베이스에 저장하는 단계, 데이터베이스에 저장된 정보를 이용하여 데이터 컨버터를 통해 텐서 및 행렬에서 사용되는 입력정보의 형태로 변환하는 단계, 추천 엔진을 통해 텐서 및 행렬을 동시에 분해하고 재결합하는 단계, 친구목록 생성부를 통해 재결합된 텐서를 이용하여 각 사용자들을 위한 추천 친구목록을 생성하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06Q 50/00 (2018.01.01) G06Q 30/06 (2012.01.01) H04W 4/00 (2018.01.01) H04W 4/02 (2018.01.01)
CPC G06Q 50/01(2013.01)G06Q 50/01(2013.01)G06Q 50/01(2013.01)G06Q 50/01(2013.01)
출원번호/일자 1020160156352 (2016.11.23)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1859845-0000 (2018.05.14)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20180521) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.11.23)
심사청구항수 18

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 현순주 대한민국 대전광역시 유성구
2 김태훈 대한민국 대전광역시 유성구
3 김경민 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2016.11.23 수리 (Accepted) 1-1-2016-1145232-76
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2017.06.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2017.09.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2017-0133480-82
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.09.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0631560-16
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2017.11.01 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-1082274-17
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2017.11.01 수리 (Accepted) 1-1-2017-1082273-61
7 등록결정서
Decision to grant		 2018.03.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0161111-17
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
데이터 컨버터 및 추천 엔진을 포함하는 소셜 네트워크 서비스 시스템의 소셜 네트워크 서비스를 위한 데이터 모델링 방법에 있어서, 데이터 컨버터를 통해 제1 사용자의 정보, 제2의 사용자 정보 및 위치정보를 이용하여 텐서를 구성하는 복수의 요소들을 유도하는 단계; 및추천 엔진를 통해 제1 사용자 및 제2 사용자 간의 관계정보를 나타내는 행렬에 기반하여 상기 복수의 요소들로 구성된 텐서를 분해하는 단계를 포함하고,상기 소셜 네트워크 서비스를 위한 데이터 모델링 방법은,온라인 및 오프라인 정보와 같이 서로 다른 차원의 정보를 융합하기 위해 제1 사용자 및 제2 사용자 간의 관계정보를 나타내는 행렬 및 텐서 분해 기법을 이용하여, 제1 사용자의 정보, 제2의 사용자 정보, 위치정보 및 시간 간의 관계를 포함하는 3차원 이상의 다차원 정보를 상기 텐서 및 행렬을 이용하여 모델링하고, CMTF(Coupled Matrix and Tensor Factorization) 알고리즘을 통해 동시에 분해하는 소셜 네트워크 서비스를 위한 데이터 모델링 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 데이터 컨버터를 통해 제1 사용자의 정보, 제2의 사용자 정보 및 위치정보를 이용하여 텐서를 구성하는 복수의 요소들을 유도하는 단계는, 제1 사용자 또는 제2 사용자가 비컨 단말이 설치된 장소에 입장 또는 퇴장하는 경우, 제1 사용자 또는 제2 사용자의 단말이 상기 비컨 단말로부터 블루투스 신호를 수신하여, 상기 블루투스 신호의 수신 시간과 상기 비컨 단말의 고유 코드를 서버로 전송하는소셜 네트워크 서비스를 위한 데이터 모델링 방법
3 3
제2항에 있어서,제1 사용자 또는 제2 사용자가 비컨 단말이 설치된 장소를 이용하는 기록이 서버에 누적되고, 텐서를 구성하는 복수의 요소들의 요소 값은 제1 사용자와 제2 사용자의 생활패턴의 유사한 정도를 나타내는소셜 네트워크 서비스를 위한 데이터 모델링 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 행렬을 구성하는 복수의 요소들 중 연결 값(connection score)은 제1 사용자 및 제2 사용자 간의 공통 친구의 수와 연결 관계 경로의 길이에 기반하여 유도되고, 제1 사용자 및 제2 사용자 간의 가까움 정도를 나타내는소셜 네트워크 서비스를 위한 데이터 모델링 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 연결 값은 상기 연결 관계 경로의 길이의 홉(hop)의 수에 따른 가까움 정도의 감쇠를 반영하기 위해 홉 길이에 따라 변화되는소셜 네트워크 서비스를 위한 데이터 모델링 방법
6 6
제4항에 있어서,친구관계정보가 비공개인 사용자의 경우, 상기 연결 관계 경로를 파악하기 위해 친구관계정보가 대칭성을 갖는 특성을 이용하여 친구관계정보를 무방향 그래프로 변환하고, 다른 사용자들의 친구관계정보를 이용하여 상기 친구관계정보가 비공개인 사용자의 친구 관계를 유추하는 소셜 네트워크 서비스를 위한 데이터 모델링 방법
7 7
소셜 네트워크 서비스를 이용하는 복수의 사용자들의 오프라인 상황정보와 추천된 친구들에 대한 평가 결과정보를 수신하여 파싱 과정을 거쳐 데이터베이스에 저장하는 프리프로세서;상기 복수의 사용자들의 친구관계정보를 수집하고 정형화하여 저장하는 데이터베이스;데이터베이스에 저장된 정보를 이용하여 텐서 및 행렬에서 사용되는 입력정보의 형태로 변환하는 데이터 컨버터;텐서 및 행렬을 동시에 분해하고 재결합하는 추천 엔진; 및재결합된 텐서를 이용하여 각 사용자들을 위한 추천 친구목록을 생성하는 친구목록 생성부를 포함하고, 상기 추천 엔진은,온라인 및 오프라인 정보와 같이 서로 다른 차원의 정보를 융합하기 위해 제1 사용자 및 제2 사용자 간의 관계정보를 나타내는 행렬 및 텐서 분해 기법을 이용하여, 제1 사용자의 정보, 제2의 사용자 정보, 위치정보 및 시간 간의 관계를 포함하는 3차원 이상의 다차원 정보를 상기 텐서 및 행렬을 이용하여 모델링하고, CMTF(Coupled Matrix and Tensor Factorization) 알고리즘을 통해 동시에 분해하는소셜 네트워크 서비스 시스템
8 8
제7항에 있어서, 상기 프리프로세서는,전달된 정보를 콘텍스트 데이터 파서(Context Data Parser)와 평가 데이터 파서(Evaluation Data Parser)를 통해 파싱 과정을 거쳐 데이터베이스에 저장하고, 네트워크 크롤러(Network Crawler)를 통해 사용자들의 친구관계정보를 수집하고 정형화하여 003c#Source node ID, Destination node ID003e#의 형태로 데이터베이스에 저장하는 소셜 네트워크 서비스 시스템
9 9
제7항에 있어서, 상기 데이터베이스는, 상기 복수의 사용자들의 친구관계정보를 사용자의 장소 입장 및 퇴장 시간, 친구관계정보, 사용자 프로필, 사용자의 단말의 ID, 추천된 친구에 대한 만족도 평가 결과 정보를 포함하는 복수의 테이블로 저장하는 소셜 네트워크 서비스 시스템
10 10
제7항에 있어서,상기 데이터 컨버터는, 데이터베이스에 저장된 정보를 003c#User, User, Place, Total visit count003e# 및 003c#User, User, Connection score003e#의 형태로 변환하는 소셜 네트워크 서비스 시스템
11 11
제7항에 있어서,상기 추천 엔진은, 매틀랩(Matlab)을 이용하여 코드를 작성하고 텐서 툴박스(Tensor Toolbox) 및 CMTF 툴박스를 이용하는 소셜 네트워크 서비스 시스템
12 12
제7항에 있어서,생성된 추천 친구목록을 전송하기 위한 알림 메시지를 생성하여 사용자들의 단말로 전송하는 메시지 생성 및 알림부를 더 포함하는 소셜 네트워크 서비스 시스템
13 13
프리프로세서를 통해 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 복수의 사용자들의 오프라인 상황정보와 추천된 친구들에 대한 평가 결과정보를 수신하여 파싱 과정을 거쳐 데이터베이스에 저장하는 단계;상기 복수의 사용자들의 친구관계정보를 수집하고 정형화하여 데이터베이스에 저장하는 단계;데이터베이스에 저장된 정보를 이용하여 데이터 컨버터를 통해 텐서 및 행렬에서 사용되는 입력정보의 형태로 변환하는 단계;추천 엔진을 통해 텐서 및 행렬을 동시에 분해하고 재결합하는 단계; 및친구목록 생성부를 통해 재결합된 텐서를 이용하여 각 사용자들을 위한 추천 친구목록을 생성하는 단계를 포함하고,상기 추천 엔진을 통해 텐서 및 행렬을 동시에 분해하고 재결합하는 단계는, 온라인 및 오프라인 정보와 같이 서로 다른 차원의 정보를 융합하기 위해 제1 사용자 및 제2 사용자 간의 관계정보를 나타내는 행렬 및 텐서 분해 기법을 이용하여, 제1 사용자의 정보, 제2의 사용자 정보, 위치정보 및 시간 간의 관계를 포함하는 3차원 이상의 다차원 정보를 상기 텐서 및 행렬을 이용하여 모델링하고, CMTF(Coupled Matrix and Tensor Factorization) 알고리즘을 통해 동시에 분해하는소셜 네트워크 서비스 방법
14 14
제13항에 있어서, 상기 프리프로세서를 통해 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 복수의 사용자들의 오프라인 상황정보와 추천된 친구들에 대한 평가 결과정보를 수신하여 파싱 과정을 거쳐 데이터베이스에 저장하는 단계는, 전달된 정보를 콘텍스트 데이터 파서(Context Data Parser)와 평가 데이터 파서(Evaluation Data Parser)를 통해 파싱 과정을 거쳐 데이터베이스에 저장하고, 네트워크 크롤러(Network Crawler)를 통해 사용자들의 친구관계정보를 수집하고 정형화하여 003c#Source node ID, Destination node ID003e#의 형태로 데이터베이스에 저장하는 소셜 네트워크 서비스 방법
15 15
제13항에 있어서,상기 복수의 사용자들의 친구관계정보를 수집하고 정형화하여 데이터베이스에 저장하는 단계는, 상기 복수의 사용자들의 친구관계정보를 사용자의 장소 입장 및 퇴장 시간, 친구관계정보, 사용자 프로필, 사용자의 단말의 ID, 추천된 친구에 대한 만족도 평가 결과 정보를 포함하는 복수의 테이블로 저장하는소셜 네트워크 서비스 방법
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제13항에 있어서,상기 데이터베이스에 저장된 정보를 이용하여 데이터 컨버터를 통해 텐서 및 행렬에서 사용되는 입력정보의 형태로 변환하는 단계는, 데이터베이스에 저장된 정보를 003c#User, User, Place, Total visit count003e# 및 003c#User, User, Connection score003e#의 형태로 변환하는 소셜 네트워크 서비스 방법
17 17
제13항에 있어서,상기 추천 엔진을 통해 텐서 및 행렬을 동시에 분해하고 재결합하는 단계는, 매틀랩(Matlab)을 이용하여 코드를 작성하고 텐서 툴박스(Tensor Toolbox) 및 CMTF 툴박스를 이용하는소셜 네트워크 서비스 방법
18 18
제13항에 있어서,상기 친구목록 생성부를 통해 재결합된 텐서를 이용하여 각 사용자들을 위한 추천 친구목록을 생성하는 단계는, 생성된 추천 친구목록을 전송하기 위해 메시지 생성 및 알림부를 통해 알림 메시지를 생성하여 사용자들의 단말로 전송하는소셜 네트워크 서비스 방법
19 19
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1 미래창조과학부 한국과학기술원 정보통신.방송 연구개발사업 IoT 기반 스마트 홈 커뮤니티에서 안전하고 행복한 삶을 위한 소셜 매칭 및 소통 서비스 기술개발